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度量（Measurement）---通过数据可以对每个活动和流程进行度量和分析，找到工作中存在的瓶颈和漏洞以及对于危急情况的及时报警等。通过分析，可以对团队工作和系统进行调整，让效率改进形成闭环。度量首先要解决数据准确性、完整性和及时性问题，其次要建立正确的分析指标。DevOps 过程考核的标准应该鼓励团队更加注重工具的建设，自动化的加速和各个环节优化，这样才能最大可能发挥度量的作用。

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微服务结合零售云现状，我们采用了 Dubbo 框架，建议可以走向微服务第三代架构，加强 SideCar 的规划和建设，诸如多租户数据隔离、权重路由、灰度路由、流量重放、服务伪装、流量打标、流量调度、计量管理、计费管理都将是需要重点建设方向，可以架构设计上保证可扩展能力建设，这些能力根据我们前方项目打仗来适度调整优先级。

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OAM 方面可以结合阿里云的进展情况以及零售云近三年项目交付的场景来看是否需要引入，我们的技术架构是可以支持可扩展这些基础能力的。

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机器学习预测性维护方法可以使用各种模型和方法，从使用历史数据来预测故障的回归模型和分类模型到分析系统和组件以寻找应变或异常迹象的异常检测模型。

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上图是非常典型的2B行业自上而下的流程图，大家要做的第一件事就是定一个目标，不要忽略这件事，它真的非常重要，因为不管是升级产品的功能还是其它，一定要十分清楚公司的KPI，这样才能决定产品最核心的KPI。

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目前，由于疫情的原因，很多人在家使用钉钉移动协同办公， 如果某个人的KPI出现异常或者波动就会自动同步到群里，分析师会到后台分析异常原因。另外，团队运营人员在后台可以直接用运营弹框来组织活动，并对相关人群做触达并观看效果……

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有些公司需要这样的同步方式，再往下是具体的采集方案设计，前面已经拆分出了公共性指标和个性化指标，它们延伸出来就是公共埋点和个性埋点，公共埋点是非常重要的业务性指标，这个指标很长时间都不会变。再往下是研发口径，不管是公共埋点的事件规则、属性规则，还是采集时机，都要做统一管理，最后再进行验证。

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在此基础上，还得针对两类事件做统一的设计和规划，浏览页面和功能交互是统计数据中最多的，如果浏览页面和功能交互没有规范化就会导致数据脏乱差。

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为什么这么说？以手机淘宝为例，手机淘宝的终端有网页、安卓、iOS、小程序等，页面浏览和功能交互都有不同的部分，如果完全分开按照最糟糕的情况永远规范不好。

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目前，一个比较好的解决方法就是把它前置，所有的功能在某一个页面的某一个位置，以一个具体的按扭呈现出来，并设置一个唯一的参数ID，再用事件和属性进行归类。这样一来，所有的页面和功能只需做一个埋点，所有页面的标记都可以用ID来标记。